| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·涂装机器人国内外研究现状及分析 | 第11-13页 |
| ·多传感器融合技术的国内外研究现状分析 | 第13-15页 |
| ·本课题的研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 涂装机器人的结构设计 | 第16-26页 |
| ·整体方案的确定 | 第16-18页 |
| ·涂装机器人基本参数的确定 | 第16-17页 |
| ·驱动方式的选择 | 第17页 |
| ·整体结构的设计 | 第17-18页 |
| ·结构的设计及选型 | 第18-24页 |
| ·滑台部分结构设计 | 第18-19页 |
| ·肩关节结构设计 | 第19-20页 |
| ·肘关节结构设计 | 第20-21页 |
| ·手臂的设计 | 第21-22页 |
| ·驱动电机的选型 | 第22-24页 |
| ·涂装机器人总体效果 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 涂装机器人运动学分析及仿真 | 第26-40页 |
| ·运动学分析 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·物体在空间中的位姿描述 | 第26-28页 |
| ·齐次坐标变换 | 第28-29页 |
| ·机器人连杆D-H参数 | 第29-31页 |
| ·连杆坐标系之间的坐标变换 | 第31页 |
| ·机器人运动学的正解 | 第31-33页 |
| ·机器人逆运动学 | 第33-36页 |
| ·机器人运动学仿真 | 第36-39页 |
| ·仿真软件介绍 | 第36页 |
| ·建立机器人手臂方程 | 第36-37页 |
| ·驱动机器人手臂方程 | 第37页 |
| ·机器人手臂轨迹仿真 | 第37-39页 |
| ·仿真结果分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 涂装机器人动力学仿真分析 | 第40-55页 |
| ·虚拟样机技术 | 第40-45页 |
| ·虚拟样机技术的含义 | 第40页 |
| ·ADAMS软件功能介绍 | 第40-42页 |
| ·ADAMS/Vew模块 | 第42-44页 |
| ·ADAMS仿真过程中常用函数 | 第44-45页 |
| ·SOLIDWORKS中建立模型 | 第45-46页 |
| ·ADAMS/VIEW环境下建立涂装机人的仿真模型 | 第46-48页 |
| ·ADAMS环境下涂装机器人的动力学仿真分析 | 第48-54页 |
| ·涂装机器人ADAMS仿真 | 第48-53页 |
| ·涂装机器人ADAMS仿真分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 多传感器信息融合技术 | 第55-71页 |
| ·传感器技术 | 第55-58页 |
| ·传感器的定义 | 第55页 |
| ·传感器的作用 | 第55-56页 |
| ·传感器的特性与选用 | 第56-58页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第58-62页 |
| ·信息融合的含义 | 第58页 |
| ·多传感器信息融合的优势 | 第58-59页 |
| ·信息融合模型 | 第59-60页 |
| ·多传感器信息融合分类 | 第60-62页 |
| ·多传感器融合技术在涂装机器人中的应用 | 第62-70页 |
| ·传感器需求分析 | 第62-63页 |
| ·传感器布置 | 第63-64页 |
| ·多传感器数据融合算法 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 机器人的神经网络自适应控制 | 第71-78页 |
| ·径向基神经网络 | 第71页 |
| ·直角坐标与关节角位置的转换 | 第71-72页 |
| ·机械手神经网络建模 | 第72-74页 |
| ·控制器的设计 | 第74页 |
| ·仿真过程 | 第74-76页 |
| ·仿真分析 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第7章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·研究结论 | 第78页 |
| ·对后续工作的展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研情况 | 第83页 |